图像修复

详细说明

图像修复算法

枚举
枚举	{   cv::INPAINT_NS = 0 ,   cv::INPAINT_TELEA = 1 }

函数
void	cv::inpaint (InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags)
	根据图像邻域区域修复图像中选定的区域。

枚举类型文档

匿名枚举

匿名枚举

#include <opencv2/photo.hpp>

枚举值
INPAINT_NS  Python: cv.INPAINT_NS	使用基于 Navier-Stokes 的方法。
INPAINT_TELEA  Python: cv.INPAINT_TELEA	使用 Alexandru Telea 提出 [266] 的算法。

函数文档

inpaint()

void cv::inpaint	(	InputArray	src,
		InputArray	inpaintMask,
		OutputArray	dst,
		double	inpaintRadius,
		int	flags
	)

Python
	cv.inpaint(	src, inpaintMask, inpaintRadius, flags[, dst]	) ->	dst

#include <opencv2/photo.hpp>

根据图像邻域区域修复图像中选定的区域。

参数

src	输入 8 位、16 位无符号或 32 位浮点 1 通道图像或 8 位 3 通道图像。
inpaintMask	修复蒙版，8 位 1 通道图像。非零像素指示需要修复的区域。
dst	与 src 大小和类型相同的输出图像。
inpaintRadius	算法考虑的每个待修复点的圆形邻域的半径。
flags	修复方法可以是 cv::INPAINT_NS 或 cv::INPAINT_TELEA

此函数根据接近区域边界附近的像素重建选定的图像区域。此函数可用于移除已扫描照片中的灰尘和划痕，或用于移除静止图像或视频中的不需要的对象。请访问 http://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting 以了解详情。

注意

• 可在 opencv_source_code/samples/cpp/inpaint.cpp 找到使用修复技术的示例
• (Python) 可在 opencv_source_code/samples/python/inpaint.py 找到使用修复技术的示例